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http://hdl.handle.net/10071/29596
Autoria: | Alves, Filipe Miguel Guimarães Simões da Rosa |
Orientação: | Gonçalves, Rui Alexandre Henriques |
Data: | 29-Set-2023 |
Título próprio: | A study of the emerging artificial intelligence risks: Impacts and mitigation strategies in the context of a financial audit |
Referência bibliográfica: | Alves, F. M. G. S. da R. (2023). A study of the emerging artificial intelligence risks: Impacts and mitigation strategies in the context of a financial audit [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/29596 |
Palavras-chave: | Inteligência artificial -- Artificial intelligence Auditoria -- Audit Demonstração financeira -- Financial statement Tecnologia da informação -- Information technology Risco -- Risk Contabilidade -- Accounting Transformação digital - Digital transformation Emerging risks Mitigation strategies Riscos emergentes Estratégias de mitigação |
Resumo: | This thesis examines the emerging risks of artificial intelligence (AI) in financial auditing and proposes
mitigation strategies. The research combines qualitative interviews with experts and quantitative
ranking exercises to understand the severity and frequency of AI risks. Key findings reveal the most
substantial risks associated with AI in financial auditing, including data security, errors and biases in
algorithms, and data quality. Addressing these risks is crucial for enhancing the accuracy, reliability,
and trustworthiness of financial audit procedures in the AI era. The study emphasizes the importance
of IT auditing and ethical considerations in AI development. Mitigation strategies involve robust data
governance, rigorous testing of AI algorithms, and continuous monitoring. The research contributes by
raising awareness of AI risks, providing guidance for auditors and policymakers, and promoting
proactive risk management and responsible practices. Future research could explore ethical risks in AI
and develop specific ethical guidelines and regulatory frameworks. Overall, the thesis offers valuable
insights for navigating AI technology in financial audits and ensuring a trustworthy audit environment. Esta tese examina os riscos emergentes da inteligência artificial (IA) na auditoria financeira e propõe estratégias de mitigação. A pesquisa combina entrevistas qualitativas com especialistas e exercícios de classificação quantitativa para compreender a gravidade e frequência dos riscos da IA. Os principais resultados revelam os riscos mais significativos associados à IA na auditoria financeira, incluindo segurança de dados, erros e bias em algoritmos e qualidade de dados. Abordar estes riscos é crucial para melhorar a precisão, fiabilidade e confiança dos procedimentos de auditoria financeira na era da IA. O estudo enfatiza a importância da auditoria de tecnologias de informação e considerações éticas no desenvolvimento de IA. As estratégias de mitigação envolvem uma governance de dados sólida, testes rigorosos de algoritmos de IA e monitorização contínua. A pesquisa contribui para aumentar a consciencialização dos riscos da IA, fornecendo orientação para auditores e decisores políticos, e promovendo a gestão proativa de riscos e práticas responsáveis. Futuras pesquisas poderiam explorar riscos éticos na IA e desenvolver diretrizes éticas específicas e quadros regulatórios. No geral, a tese oferece informações valiosas para navegar na tecnologia de IA em auditorias financeiras e garantir um ambiente de auditoria confiável. |
Designação do Departamento: | Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral |
Designação do grau: | Mestrado em Gestão de Empresas |
Arbitragem científica: | yes |
Acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | T&D-DM - Dissertações de mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Master_filipe_rosa_alves.pdf | 593,89 kB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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